滴滴面试一共几面啊？都是视频面吗？

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1. 介绍一下你参加过的竞赛，遇到的最大挑战是什么？二面通常会深挖竞赛经历，面试官想了解的不只是"拿了什么奖"，而是你在其中的思考过程和解决问题的能力。回答思路：说清楚竞赛背景（什么比赛、什么方向）、你承担的角色、遇到的核心技术难点、你是如何分析和解决的、最终结果。重点放在"你做了什么"而不是"团队做了什么"。例如：参加某届全国大学生嵌入式系统设计竞赛，负责底层驱动和通信模块，遇到的挑战是实时性不达标，通过分析发现是中断响应延迟过高，最终通过调整中断优先级和减少临界区长度解决，系统响应时间从8ms降到1.2ms。2. 竞赛项目中你是如...

一、项目 / 求职方向1.先介绍一下自己。2.你觉得这段实习经历，你的成长有哪些方面？3.你为什么考虑投后台开发这个岗？4.你能大概介绍一下你了解的后台开发相关内容吗？5.结合你之前的实习项目，你接触到的后端相关内容有哪些？6.你端上的 SQL 用的是什么数据库？7.设备特征缓存优化这一块，也是端上做的吗？8.除了这段实习，你还有哪些后端相关经验？9.你对后端开发是怎么理解的？二、高并发 / 网络编程 / epoll / 协程10.高并发你怎么理解？11.评估高并发有什么指标吗？12.你怎么判断一个系统是不是到了高并发场景？13.你怎么判断系统已经到瓶颈了？14.高并发场景下，一般什么资源会先被打满？15.如果不考虑外部 IO，只看服务器内部处理，怎么判断它已经满了？16.纯高并发网络框架场景下，一般是 CPU 先满还是内存先满？为什么？17.你写过 epoll，也了解过 Go 的协程，你觉得它们在设计思路上有什么区别？18.你觉得 epoll 和协程哪个更好？为什么？19.如果 epoll 已经很好了，为什么后来还会出现协程这种设计？三、基础算法 / 排序20.排序算法介绍一下。21.堆排序适合解决什么样的问题？22.堆里取最大值或最小值的复杂度是多少？23.快速排序的时间复杂度是多少？24.快速排序最坏情况是什么复杂度？25.什么情况下快速排序会退化到最坏情况？26.有什么优化措施可以减少快速排序退化的情况？四、操作系统27.进程和线程有什么区别？28.进程和线程切换，哪个更快？为什么？29.进程切换主要慢在哪里？30.进程的寻址空间大概有多大？31.32 位系统和 64 位系统的寻址空间一样吗？32.你怎么理解线性地址、逻辑地址和物理地址？五、数据库33.MySQL 的索引数据结构有哪些？34.为什么 MySQL 索引常用 B+ 树，而不是红黑树？35.索引为什么要考虑磁盘存储特性？六、网络 / HTTPS36.HTTP 和 HTTPS 有什么区别？37.HTTPS 是怎么解决信任源问题的？38.如果证书不是权威机构签发的，会有什么问题？39.浏览器为什么能识别哪些证书机构是可信的？七、AI / Agent / 大模型基础40.你比较擅长哪些技术方向？41.Agent 的设计模式有哪些？42.ReAct 是一种什么思想？为什么会有这种模式？43.为什么模型会出错或者产生幻觉？44.如果模型缺少信息，它直接回答“缺少信息”就可以了，为什么还要继续设计 ReAct 这类模式？45.现在这些主流大模型，用的是解码器还是编码器？46.GPT 和 BERT 的区别你知道吗？47.既然你对 AI 开发感兴趣，那你怎么理解模型的能力边界？八、编程题48.有 N 个人围成一圈，从第 S 个人开始报数，报到 M 的人出列，然后从下一个人继续，直到最后剩下一个人，输出一下出列顺序。

3.27日更新：秒挂自我介绍Serverless 平台项目周期、是否有用户、是否有反馈项目的背景项目相比 Linux 还缺什么如果拿去实际用，你觉得它和 Linux 相比最核心缺什么，举一个场景你觉得问题出在哪、和 Linux 比有什么不同、有没有解决思路Linux 的机制已经足够完美了吗是否可以理解为 Linux 因历史兼容导致结构变重，而你们有机会做得更轻Linux 在处理并发/锁问题上是怎么做的有没有做过 Linux 和当前系统在调度/进程管理上的开销对比测试运行过程中的 limit 是如何控制的项目到现在为止是否使用了 Rust 的 unsafe，如果用了如何处理内存隐患cgroup 在 Linux / 操作系统层面是怎么生效的cgroup 这块为性能做了什么，使用了什么高性能机制cgroup v1 / v2 的差异，以及现在的 cgroup 还有什么限制不了的cgroup 能不能描述网络带宽限制，标准实现是如何做到的手撕题：统计 1 到 n 中数字 1 出现的次数未来方向规划反问环节我的问题：您那边主要做什么业务、什么开发方向？是否涉及分布式事务？我的问题：能否给一下这次面试评价？面试官建议：横向拓展：不只是会实现 cgroup，还要理解其设计初衷、工业界诉求及未来发展；关注资源限制能力的准确性、隐患及 overhead；思考做完后如何评价其好在哪。表达呈现：认为做得比较扎实，但表达和呈现还有优化空间，需要把做过的东西讲得更结构化。